Leitfaden zur Leistungsoptimierung des MacOS LLM-Controllers
Die folgenden Optimierungsstrategien können eingesetzt werden, um das Problem der hohen Systemressourcennutzung zu lösen:
- Hardware-Anpassung::
- Zuweisung von mehr Speicher für Ollama: Führen Sie die
export OLLAMA_MAX_MEMORY=10GB(angepasst an die Maschinenkonfiguration) - Aktivieren der GPU-Beschleunigung: Ausführen
ollama run llama3.2:3b-instruct-fp16 --gpu
- Zuweisung von mehr Speicher für Ollama: Führen Sie die
- Software-Konfiguration::
- Gleichzeitige Anfragen begrenzen: in
backend/config.pyaufstellenMAX_CONCURRENT_REQUESTS=1 - Quantitative Modellierung: Ersetzen durch
llama3.2:3b-instruct-q4Version reduziert die Rechenlast
- Gleichzeitige Anfragen begrenzen: in
- Optimierung auf Systemebene::
- Beenden Sie überflüssige Prozesse: Beenden Sie CPU- und speicherintensive Anwendungen über den Aktivitätsmonitor.
- Einstellung der Aufgabenpriorität: Terminalausführung
renice -n -20 -p [ollama_pid]
Für Entwickler wird empfohlen, 1) eine Analyse derdocker statsÜberwachen Sie die Container-Ressourcen 2) Verwenden Sie die Tools von Instruments für die Leistungsanalyse 3) Erwägen Sie ein Upgrade auf einen Mac mit M-Serien-Chip, um die beste Leistung zu erzielen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelOpen-Source-Tool zur Steuerung von macOS-Operationen mit Sprache und TextDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann die Ausführungsleistung von MacOS LLM Controller optimiert werden?
